• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.474-476
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• 2021

전용회선은 두 지역을 독점적으로 사용하는 구조이기 때문에 안정된 품질수준과 보안성이 확보되어 교환 회선의 급격한 증가에도 불구하고 지속적으로 많이 사용하는 회선 방식이다. 하지만 비용이 상대적으로 고가이기 때문에 네트워크 전용회선의 자원을 적절히 배치하고 활용하여 최적의 상태를 유지하는 것이 중요한 요소이다. 이에 본 연구에서는 기업 네트워크에서 사용하는 전용회선의 실제 사용률 데이터를 기반으로 다양한 시계열 데이터 예측 모델을 적용하고 성능을 평가하였다. 일반적으로 통계적인 방법으로 많이 사용하는 평활화 모형 및 ARIMA 모형과 요즘 많은 연구가 되고 있는 인공신경망에 기반한 딥러닝의 대표적인 모델들을 적용하여 각각의 예측에 대한 성능을 측정하고 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.617-618
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• 2020

우리나라의 지리적인 여건상 대륙과 연결되지 않기 때문에 해상운송에 절대적으로 의존하고 있다. 해상운송에 있어 항만시설의 확보가 필요하며 대외무역의존도가 높은 우리나라의 경우 더욱 중요한 역할을 한다. 항만시설은 장기적인 항만수요예측을 통해 대규모 인프라투자를 결정하며 단기적인 예측은 항만운영의 효율성을 개선하고 항만의 경쟁력을 제고하는데 기여하므로 예측의 정확성을 높이기 위해 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중에 하나인 LSTM(Long Short Term Memory)을 적용하여 우리나라 주요항만의 컨테이너 물동량 단기예측을 수행하여 선행연구들에서 주류를 이뤘던 ARIMA류의 시계열모델과 비교하여 예측성능을 평가할 것이다. 본 논문은 학문적으로 항만수요예측에 관한 새로운 예측모델을 제시하였다는 측면에서 의미가 있으며 실무적으로 항만수요예측에 대한 정확성을 개선하여 항만투자의사결정에 과학적인 근거로서 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.342-344
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• 2023

클라우드 시장의 성장과 마이크로 서비스 접근식이 제기됨에 따라 IT인프라를 관리하기 위한 연구가 최근 활발히 이루어지고 있다. 하지만 고도화 및 분산된 환경에서 관찰 가능성 응용을 확보하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 모니터링 시스템을 통한 데이터 분석 중 수집한 데이터의 분석이 난해하다는 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 NAB 데이터셋을 대상으로 STUMPY를 이용하여 데이터를 시각화하고, CNN을 이용하여 분류 작업을 수행한다. 분류를 수행한 데이터셋은 이상치 데이터와 이상 전조 데이터, 정상 데이터셋으로 분류하여 데이터셋을 구성한다. 구성한 학습 데이터셋에 대해 훈련을 마친 딥러닝 모델은 부하 테스트 환경에서 수집한 데이터에 대한 그래프 패턴을 분석하여 이상치 데이터와 이상 전조 데이터를 탐지한다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.170-170
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• 2017

기후변화 따른 스마트팜 돈사 외부 환경의 변화에 대응하고, 사육 환경을 능동적으로 개선하기 위한 연구가 수행 중이다. 돈사 내 열전달 요소 간 상호 역학성 분석을 위해서 고려해야할 사항은 입기구, 보온 등, 열풍기, 단열제, 위치, 방향, 돈사의 연평균 온도, 습도, 연중 일사량, 가축의 열복사 등 상호 복잡하게 연관되어 있는 물리량이다. 돈사 전체 열손실, 자연발생 에너지량, 강제발생 에너지량, 난방용량 등을 고려한 순간 열부하 산정을 위한 여러 방법 중 우선적으로 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 이용하였다. 순간 열부하 산정을 위한 해석 도구 선정에 있어서 다양한 유체 및 기체 전산 유체역학 Solver(Fluent, Open-FOAM, Blender)를 고려하였다. 공간 Mech를 수행하기 위한 도구로는 공개 소프트웨어 인 FreeFem++ 3.51-4 (http://www.freefem.org)를 이용하였다. 이 과정에서 일부 기체 (암모니아)의 농도를 난수로 변화시키는 기법을 적용하여 가상적으로 돈사의 환경을 Pseudo 시뮬레이션 하였다. 결과적으로 Fluent에 비하여 OpenFOAM을 이용하여 얻은 열유동의 방향(속도)과 크기 백터가 상대적으로 크게 나타났다. Fluent가 시계열 상에서 혼합 기체 물리량 변화를 무시할 수 있는 안정되고 균일한 환경에 적합하기 때문인 것으로 판단되었다. Blender의 경우 Lattice Boltzmann methods 과 Smoothed-particle hydrodynamics 방법을 이용한 유체/입자 동력학 모델링을 제공함에 있어 시각적 효과를 강조하는 기능에 중점을 두었다. Fluent와 Blender에서 제공하는 해석 연산 모듈의 정확성 검증을 위해선 공간 분해능을 높인 정밀 계측 시스템을 이용하여 검증할 필요가 있다. Open-FOAM를 이용한 열부하 분석 수행이 상대적으로 높은 절대값을 보이는 특성은 열부하 제어 시스템의 Overshoot를 유발할 가능성이 있으므로 이에 대한 해석 모델의 보정이 추가적으로 필요할 것이다. CFD의 한계인 시간 복잡도를 낮추고 상대적으로 높은 시계열 분해능을 확보할 경우 돈사 내 환기시스템에 맞는 소요 환기량 실시간 산정이 가능해지고 외부기상 및 돈사내부 복사열을 활용함과 동시에 돈군 순환에 상응하는 실시간 열부하 관리 시스템 도출이 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1797-1801
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• 2009

수문자료 정보시스템은 설마천 시험유역의 신뢰성 있는 수문자료를 체계적으로 저장하고 관리하며, 간단한 가입절차를 통해 사용자에게 온라인으로 신속하게 제공하는 시스템이다. 설마천 시험유역은 관측망 설계가 이루어진 1995년부터 현재까지 지속적으로 운영되고 있으며, 본격적으로 2000년부터 신뢰할 만한 관측자료가 생성되어 왔다. 구축된 설마천 시험유역의 수문자료 정보시스템은 1996년부터 현재까지 생성된 관측자료와 가공자료로 구성되어 있다. 관측자료에는 실시간-시계열 자료(6개소 우량, 2개소 하천수위, 1개소 유량), 비실시간-시계열자료(5개소 우량, 2개소 3종의 하천수위, 2개소 지하수위, 1개소 파샬플륨 수심, 1개소 14종의 기상), 비실시간-비시계열 자료(3개소 유량측정성과, 3개소 수질, 2개소 부유사량) 등이 있으며, 가공자료에는 2개소 유역면적우량, 2개소 유량환산자료가 있다. 관측된 자료는 수문자료 처리절차에 따라 비교·검토를 통하여 자료를 확정시킨다. 확정된 자료는 새로운 설마천 시험유역 홈페이지(http://seolmacheon.kict.re.kr)를 통해 간단한 등록을 한 후 필요로 하는 자료를 검색하여 추출할 수 있다. 제공되는 자료에는 6개 지점우량, 2개소 유역면적우량, 2개소 하천수위, 2개소 지하수위, 2개소 유량, 1개소 18종의 기상, 3개소 유량측정성과, 3개소 수질, 2개소 부유사량 자료 등이 있다. 설마천 시험유역에서 축적된 수문자료는 본 시스템을 통하여 널리 사용자에게 쉽게 제공이 가능함에 따라 자료의 이용도가 크게 증대될 것이며, 동시에 자료의 공유는 자료의 검증을 확보할 수 있을 것이다. 따라서, 자료의 공유와 검증이 이루어진 수문자료는 수자원 연구 및 개발 분야에 직접적인 이용이 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.11
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• pp.913-922
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• 2016

A long-term precipitation record is typically required for establishing the reliable water resources plan in the watershed. However, the observations in the hourly precipitation data are not always consistent and there are missing values within the time series. This study aims to develop a hourly rainfall simulator for extending rainfall data, based on the well-known Neyman-Scott Rectangular Pulse Model (NSRPM). Moreover, this study further suggests a multisite hourly rainfall simulator to better reproduce areal rainfalls for the watershed. The proposed model was validated with a network of five weather stations in the Uee-stream watershed in Seoul. The proposed model appeared a reasonable result in terms of reproducing most of the statistics (i.e. mean, variance and lag-1 autocovariance) of the rainfall time series at various aggregation levels and the spatial coherence over the weather stations.

• Convergence Security Journal
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• v.16 no.4
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• pp.63-68
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• 2016

This study examined the current state of fitness IT which are commercially available, and proposed the prospect and promoting plans for fitness IT. Latest wearable smart market has been reorganized into smart watch market and fitness tracker market. Fitness trackers which are typical devices of fitness IT technology has developed various types of such as watch, band, clothes, glasses, and lens. Until now, the most popular type of fitness tracker are watch and band including clip, necklace, hair band etc.. Also Apple and Google referred to as the two major axes of mobile platform has provided a health-related platform such as "Healthkit" and "Google Fit" for preoccupying the fitness business. The view of the fitness IT has seen a continuous growth trend considering smaller and lighter of fitness-related wearable device. To continuous growth and promote of fitness IT, it is expected to require mash-up a variety of fitness applications and services, ensuring the convenience of user experience, design and resonable price.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.531-538
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• 2011

To ensure the structural integrity of membrane type LNG tank, the rational assessment of impact pressure and structural responses due to sloshing should be preceded. The sloshing impact pressures acting on the insulation system of LNG tank are typical irregular loads and the structural responses caused by them also very complex behaviors including fluid structure interaction. So it is not easy to estimate them accurately and huge time consuming process would be necessary. In this research, a simplified method to analyze the dynamic structural responses of LNG tank insulation system under pressure time histories obtained by sloshing model test or numerical analysis was proposed. This technique basically based on the concept of linear combination of the triangular response functions which are obtained by the transient response analysis under the unit triangular impact pressure acting on structures in time domain. The validity of suggested method was verified through the example calculations and applied to the structural analysis of real Mark III type insulation system using the sloshing impact pressure time histories obtained by model test.

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.1
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• pp.120-126
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• 2019

Recently, accurate prediction of power consumption based on machine learning techniques in Internet of Energy (IoE) has been actively studied using the large amount of electricity data acquired from advanced metering infrastructure (AMI). In this paper, we propose a deep learning model based on Gated Recurrent Unit (GRU) as an artificial intelligence (AI) network that can effectively perform pattern recognition of time series data such as the power consumption, and analyze performance of the prediction based on real household power usage data. In the performance analysis, performance comparison between the proposed GRU-based learning model and the conventional learning model of Long Short Term Memory (LSTM) is described. In the simulation results, mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE), forecast skill score, normalized root mean square error (RMSE), and normalized mean bias error (NMBE) are used as performance evaluation indexes, and we confirm that the performance of the prediction of the proposed GRU-based learning model is greatly improved.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.6
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• pp.139-150
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• 2021

Currently, the RPS(Renewable Portfolio Standard) is the policy which supplies new and renewable energy. Power generation companies with large capacity should produce renewable energy or secure through the purchase of REC (Renewable Energy Certificates) as mandatory. The government has revised the REC weight several times, which weights each energy source by evaluating the economic and social value of renewable energy sources, and revised the mandatory supply ratio to gradually increase. This study helps to find the impact of policies on related industries. In this study, time-series analysis and regression analysis on the capacity of PV(Photovoltaics) facilities as a dependent variable were performed to analyze the effect of the revision of the REC weight for photovoltaic power generation and the amount of mandatory supply for renewable energy. As a result, it was statistically assessed that the revision of the REC weight and the increase in the mandatory supply has a significant effect on the increase in the amount of PV facilities.